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import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d x=np.linspace(0,10*np.pi,num=20) y=np.sin(x) f1=interp1d(x,y,kind='linear')#线性插值 f2=interp1d(x,y,kind='cubic')#三次样条插值 x_pred=np.linspace(0,10*np.pi,num=1000) y1=f1(x_pred) y2=f2(x_pred) plt.figure() plt.plot(x_pred,y1,'r',label='linear') plt.plot(x,f1(x),'b--','origin') plt.legend() plt.show() plt.figure() plt.plot(x_pred,y2,'b--',label='cubic') plt.legend() plt.show()
上述就是小编为大家分享的怎么在python中利用 scipy-interp实现插值了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。
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